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第1章 语义网的愿景1

1.1 引言1

1.1.1 语义网的动机1

1.1.2 语义网的设计方案1

1.1.3 语义网的基础技术2

1.1.4 从数据到知识2

1.1.5 语义网的万维网体系结构3

1.1.6 如何由此及彼3

1.1.7 我们的现状4

1.2 语义网技术4

1.2.1 显式元数据4

1.2.2 本体5

1.2.3 逻辑7

1.2.4 语义网与人工智能9

1.3 一种分层方法9

1.4 本书内容安排11

1.5 小结11

建议阅读11

第2章 描述万维网资源：RD F13

2.1 引言13

2.2 RDF：数据模型14

2.2.1 资源14

2.2.2 属性15

2.2.3 声明15

2.2.4 图15

2.2.5 指向声明和图16

2.2.6 处理更丰富的谓语17

2.3 RDF语法18

2.3.1 Turtle18

2.3.2 其他语法21

2.4 RDFS：添加语义23

2.4.1 类和属性23

2.4.2 类层次和继承24

2.4.3 属性层次25

2.4.4 RDF和RDFS的分层对比25

2.5 RDF模式：语言26

2.5.1 核心类27

2.5.2 定义联系的核心属性27

2.5.3 限制属性的核心属性27

2.5.4 对具体化有用的属性27

2.5.5 容器类28

2.5.6 效用属性28

2.5.7 示例：住房供给28

2.5.8 示例：汽车29

2.6 RDF和RDF模式的定义30

2.6.1 RDF30

2.6.2 RDF模式31

2.7 RDF和RDF模式的公理化语义32

2.7.1 方法33

2.7.2 基本谓词33

2.7.3 RDF33

2.7.4 RDF模式36

2.8 RDF和RDFS的一个直接推理系统37

2.9 小结38

建议阅读38

练习和项目39

第3章 查询语义网41

3.1 SPARQL基础设施41

3.2 基础知识：匹配模式42

3.3 过滤器45

3.4 处理一个开放世界的构造子46

3.5 组织结果集48

3.6 其他形式的SPARQL查询49

3.7 查询模式50

3.8 通过SPARQL更新来增加信息51

3.9 “跟着感觉走”原则52

3.10 小结53

建议阅读53

练习和项目53

第4章 万维网本体语言：OWL254

4.1 引言54

4.2 本体语言的需求54

4.2.1 语法54

4.2.2 形式语义55

4.2.3 表达能力55

4.2.4 推理支持56

4.3 OWL2和RDF/RDFS的兼容性57

4.4 OWL语言58

4.4.1 语法59

4.4.2 本体文档60

4.4.3 属性类型60

4.4.4 属性公理63

4.4.5 类公理65

4.4.6 属性上的类公理67

4.4.7 个体事实71

4.5 OWL2概要72

4.6 小结73

建议阅读74

练习和项目75

第5章 逻辑与推理：规则77

5.1 引言77

5.1.1 逻辑与规则77

5.1.2 语义网上的规则79

5.2 单调规则的例子：家庭关系80

5.3 单调规则：语法80

5.3.1 规则81

5.3.2 事实81

5.3.3 逻辑程序82

5.3.4 目标82

5.4 单调规则：语义83

5.4.1 谓词逻辑语义83

5.4.2 最小Herbrand模型语义84

5.4.3 闭证据和参数化证据84

5.5 OWL2 RL：当描述逻辑遇见规则85

5.6 规则交换格式：RIF87

5.6.1 概述87

5.6.2 RIF-BLD87

5.6.3 与RDF和OWL的兼容性89

5.6.4 用RIF描述OWL2 RL90

5.7 SWRL91

5.8 用SPARQL描述规则：SPIN91

5.9 非单调规则：动机和语法93

5.9.1 漫谈93

5.9.2 语法定义94

5.10 非单调规则的例子：交易中介94

5.10.1 Carlos的需求的形式化95

5.10.2 可获得的公寓的表示96

5.10.3 选择一间公寓97

5.11 RuleML97

5.12 小结99

建议阅读100

练习和项目101

第6章 应用103

6.1 GoodRelations103

6.1.1 背景103

6.1.2 样例104

6.1.3 运用105

6.1.4 著作105

6.2 BBC艺术家105

6.2.1 背景105

6.2.2 样例106

6.2.3 运用107

6.3 BBC世界杯2010网站107

6.3.1 背景107

6.3.2 样例107

6.3.3 运用109

6.4 政府数据109

6.4.1 背景109

6.4.2 运用110

6.5 《纽约时报》111

6.6 Sig.ma和Sindice111

6.7 OpenCalais112

6.8 Schema.org113

6.9 小结113

第7章 本体工程114

7.1 引言114

7.2 手工构建本体114

7.2.1 确定范围114

7.2.2 考虑复用115

7.2.3 枚举术语115

7.2.4 定义分类115

7.2.5 定义属性115

7.2.6 定义刻面115

7.2.7 定义实例116

7.2.8 检测异常116

7.3 复用已有本体116

7.3.1 专家知识的编纂116

7.3.2 集成的词汇表117

7.3.3 上层本体117

7.3.4 主题层次117

7.3.5 语言学资源117

7.3.6 百科知识117

7.3.7 本体库118

7.4 半自动化的本体获取118

7.4.1 自然语言本体119

7.4.2 领域本体119

7.4.3 本体实例119

7.5 本体映射120

7.5.1 语言学方法120

7.5.2 统计方法121

7.5.3 结构方法121

7.5.4 逻辑方法121

7.5.5 映射实现121

7.6 发布关系数据库121

7.6.1 映射术语121

7.6.2 转换工具122

7.7 语义网应用体系结构122

7.7.1 知识获取123

7.7.2 知识存储123

7.7.3 知识维护124

7.7.4 知识使用124

7.7.5 应用体系结构124

7.7.6 框架124

建议阅读124

练习和项目125

第8章 总结128

8.1 原理128

8.1.1 提供一个从轻量级到重量级技术的路线128

8.1.2 标准节约时间128

8.1.3 链接是关键129

8.1.4 一点语义可以影响深远129

8.2 展望129

附录 XML基础130

索引156